近日，我院软件与安全团队教师张佳乐副教授与硕士生眭浩在软件工程领域顶级期刊《IEEE Transactions on Services Computing》发表了题为“GrabPhisher: Phishing Scams Detection in Ethereum via Temporally Evolving GNNs”的研究论文（https://ieeexplore.ieee.org/document/10491118）。

网络钓鱼诈骗是以太坊最具代表性的安全风险之一，它可以在短时间内骗取大量交易，严重威胁网络安全。现有的基于深度学习的以太坊钓鱼诈骗检测方法主要依赖于构建静态交易图，并假定在模型训练之前可以访问这些静态交易图。然而，由于现实世界的以太坊网络中会不断出现新账户和新交易，将这些新生成的数据添加到现有算法中执行，静态方法在检测新生成的以太坊钓鱼诈骗时误报率较高。为此，该研究提出了一种新颖的基于演化的钓鱼诈骗检测方法，该方法可以提取账户的时序特征，并捕捉图在演化过程中的动态拓扑信息；进而可以在现有交易的基础上不断捕捉新的交易特征，高效识别钓鱼账户。

《IEEE Transactions on Services Computing》是公认的软件工程领域的顶级期刊，也是中国计算机学会推荐的A类期刊。